当前位置:文档之家› 一元线性回归模型.

一元线性回归模型.


二、统计关系与确定性关系
如果给定一个变量X的结果值就可 确定另一个变量Y 的结果值,则称变 量Y是变量X 的函数,即X、Y之间是 函数关系。
在经典物理学中,给定电阻Ω,电
流I 和电压V 之间的关系即为函数
关系,即
I V Ω
。这种典型的变量关系就
是确定性关系。
在经济系统中, 这种变量之间的函 数关系或确定性关系就很少见 。常 见的是变量之间是一种不确定的关系, 既使变量X 是变量Y 的原因, 给定变 量X 的值也不能具体确定变量Y的值, 而只能确定变量Y 的统计特征,通常 称变量X 与Y 之间的这种关系为统计 关系。
在回归分析中,被解释变量Y 被 当作是随机变量,而解释变量X 则被 看作非随机变量。而在相关分析中, 我们把两个变量都看作是随机变量。
例如 ,在学生的数学成绩与统 计学成绩的分析中,如为回归分析 ,则统计学成绩是随机变量,数学 成绩是非随机变量,即数学成绩被 固定在给定的水平上,以此求得统 计学的平均成绩。而在相关分析中 ,两者处于平等地位,不存在谁为 解释变量,谁为被解释变量的问题 ,两者均为随机变量。
(Francis Galton)提出。在一篇研究 父母身高与子女身高相互关系的论文 中,高尔顿发现,虽然有一个趋势, 父母高,子女也高;父母矮,子女也 矮,但给定父母的身高,子女的平均 身高却趋向于或者回归到全体人口的 平均身高。
也就是说,当父母双亲都异常高或 异常矮,则子女的身高有趋向于人 口总体平均身高的趋势。这种现象 被称为高尔顿普遍回归定律。这就 是回归一词的原始含义。
例如,企业总产出Y 与企业的资 本投入K 、劳动力投入L 之间的关系 就是统计关系。虽然资本K 和劳动力 L 是影响产出Y 的两大核心要素,但 是给定K 、L 的值并不能确定产出Y 的值。因为,总产出Y 除了受资本投 入K、劳动力投入L 的影响外,还要
受到技术进步、自然条件等其它因素 的影响。
三、回归分析与相关 分析
庭 740 1120 1500 1900 2300 2680 3060 3420 3810 4200
消 780 1170 1560 1960 2360 2740 3140 3520 3910 4310
费 支 出 (元

820 860 900 940
1220 1620 2020 2420 2820 3220 3620 4020 4420
在现代,回归一词已演变为一种新 的概念。回归分析就是研究被解释变 量对解释变量的依赖关系,其目的就 是通过解释变量的已知或设定值,去 估计或预测被解释变量的总体均值。 在下面的几个例子中,我们可以清晰 地看到回归分析的实际意义。

1.高尔顿普遍回归定律。高尔顿 的目的在于发现为什么人口的身高 分布有一种稳定性。在现代,我们 并不关心这种解释,我们关心的是: 在给定父辈身高的情形下,找到儿 辈平均身高的变化规律。
与回归分析密切相联的是相关 分析。相关分析主要测度两个变量 之间的线性关联度,相关系数就是 用来测度两个变量之间的线性关联 程度的。例如,吸烟与肺癌、统计 学成绩与数学成绩、身高与体重等 等之间的相关程度,就可用相关系 数来测度。
而在回归分析中,我们的主要目 的在于根据其它变量的给定值来估 计或预测某一变量的平均值。例如 ,我们想知道能否从一个学生的数 学成绩去预测他的统计学平均成绩 。
1270 1680 2080 2480 2900 3300 3720 4130 4530
1320 1740 2140 2540 2980 3380 3820 4230 4640
第二节 一元线性回归模型
一、引例
假定我们要研究一个局部区域 的居民消费问题,该区域共有80户 家庭组成,将这80户家庭视为一个 统计总体。
我们研究每月家庭消费支出Y 与 每月可支配收入X 的关系。就是说, 已知家庭每月可支配收入,要预测家 庭每月消费支出的总体平均水平。为 此,将80户家庭分为10组。表4.1给 出了人为数据。
3.在企业中,我们很想知道人 们对企业产品的需求与广告费开支的 关系。这种研究有助于估计出相对于 广告费支出的需求弹性,即广告费支 出每变化百分之一的需求变化百分比 ,这有助于制定最优广告策略。
4.农业工作需要预计粮食产量, 需要研究粮食产量与播种面积、施 肥量、降雨量之间的依赖关系。
这种一个变量依赖于另一个或多 个变量的事例在经济系统中普遍存 在。回归分析就是要研究这种变量 之间的依存关系。
表4.1 居民收入、消费数据
X
每月家庭可支配收入(元)
Y
100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 0 0 0 0 0 0 0 0 00


1050 1380 1780 2180
2900
家 700 1070 1440 1840 2240 2620 2980 3320 3710 4090
图4.1中对应于设定的父亲身高 ,儿子身高有一个分布范围。随着 父亲身高的增加,儿子的平均身高 也在增加,画一条通过儿子平均身 高的线,说明儿子的平均身高是如 何随着父亲身高的增加而增加的, 这条线就是回归线。
2.在经济学中,经济学家要研 究个人消费支出与个人可支配收入 的依赖关系。这种分析有助于估计 边际消费倾向,就是可支配收入每 增加一元引起消费支出的平均变化 。
就是说,我们如果知道了父辈的 身高,就可预测儿辈的平均身高。 假设我们得到了一组父亲、儿子 身高的数据,制成如下的散点图。 图中按统计分组的方法将父亲身 高分为若干组。
××××× ××××× ××××× cm ×××××
cm
儿 子 身 高 (

) (高身亲父
图4.1
给定父亲身高 儿子身高的分 布
经济计量分析
第四章 一元线性回归模型
本章介绍一元线性回归模型的概 念及一元线性回归模型所依据的理论 与应用。一元线性回归模型只包含一 个解释变量和一个被解释变量,是最 简单的线性回归模型。通过一元线性 回归模型的学习,可较容易地理解回 归分析的基本理论与应用。
第一节 回归分析的相关概念
一、回归的含 义 回归一词最早由F·高尔顿
相关主题